Redes Neuronales y amp; Aprendizaje Automático

Redes neuronales y aprendizaje automático son dos partes importantes del campo interdisciplinario de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático incluye máquinas utilizan algoritmos para resolver problemas al mismo tiempo mejorar su funcionalidad . Las redes neuronales son métodos de cálculo basados ​​en el cerebro humano. Redes Neuronales

Los científicos crearon redes neuronales por medio de la imitación del cerebro humano . Nodos similares a neuronas componen una red neural. La red neural funciona por primera entrada que recibe , que se procesa por las neuronas de la red. Después de procesar la entrada , las neuronas luego dar salida. Lo que tiene de especial es que las neuronas pueden ser entrenados antes de su uso .
Machine Learning

El aprendizaje automático es un campo grande , incluyendo muchos tipos de métodos de aprendizaje . Es una forma de análisis de datos y la elaboración de modelos que se pueden mejorar por sí mismo o por medio de la asistencia humana . Por ejemplo , en el aprendizaje automático supervisado , una máquina comienza por tomar en los datos con los que entrenan y hacen un modelo . Después se realiza el modelo , la máquina utiliza para hacer predicciones sobre algunos datos. El humano entonces da retroalimentación a la máquina, que la máquina utiliza para mejorar su rendimiento .
Ventajas

La principal ventaja de las redes neuronales y las mentiras de aprendizaje automático en su capacidad para manejar relaciones complejas entre la entrada y salida de grandes conjuntos de datos . Esto es algo que los humanos no pueden hacer sin la ayuda de una máquina. Además, las redes neuronales y el aprendizaje automático también se benefician de ser capaces de aprender a medida que adquieren más experiencia en el análisis de datos. Tal vez lo más sorprendente de ellos es que se pueden analizar las relaciones lineales y no lineales en los datos simplemente introduciendo los datos.